改进的强调波谷信息的阈值分割算法①.PDFVIP

计 算 机 系 统 应 用 2016 年 第 25 卷 第 8 期 ① 改进的强调波谷信息的阈值分割算法 林 敏 (莆田学院 信息工程学院, 莆田 351100) 摘 要: 针对强调波谷算法和强调波谷邻域算法, 都只考虑阈值所在波谷及其邻域的灰度值出现概率对分割结 果的影响, 提出一种结合波谷的灰度值与其空间分布性的改进的 OTSU 算法, 并构造出一种新的标准差因子, 由 此形成一个新的阈值分割目标公式. 经过仿真实验, 文章提出的算法能有效分割光照不均的图像, 有很强的实用 性. 关键词: 强调波谷; 强调波谷邻域; OTSU; 阈值分割; 标准差 Improved Threshold Segmentation Algorithm on Valley-Emphasis Information LIN Min (Electronics and Engineering College, Putian University, Putian 351100, China) Abstract: The valley-emphasis method and the neighborhood valley-emphasis method all consider the gray threshold, where the valley and the neighborhood values affect the probability of segmentation results. This paper proposes an improved Otsu algorithm, which combines valley gray value and spatial distribution of the image, and constructs a new standard deviation factor, thus forms a new threshold segmentation of the target formula. Through the simulation experiment, the proposed algorithm can effectively segment the images, which has a very strong practicability. Key words: valley-emphasis; neighborhood valley-emphasis; otsu; threshold segmentation; standard deviation 1 引言 法. 其中, OTSU[1]算法是典型的全局阈值方法, 该方 图像分割是数字图像处理技术中的一项关键技术, 法实现非常简单, 运算速度也较快. 该算法是在图像 是根据图像本身固有的灰度分布、纹理、梯度等信息, 一维灰度直方图中, 以背景和目标两类的类间方差最 把图像分成若干个具有独特特征结构的区域, 是后续 大化原则或两类的类内方差最小化原则来筛选最佳阈 图像分析理解和目标识别的基础. 图像分割已经取得 值. 因此, OTSU 算法所获得的最佳阈值等于, 以该阈 广泛的应用, 涉及的领域涵盖医学、军事、科技研究、 值分割出的背景和目标两类的均值的平均值. 文献[2] 工业应用等多方面. 例如, 对医学核磁共振图像的分 用数学理论证明了,